TUGAS AKHIR - RF1 4 1 5 0 1
ANALISIS SEBARAN RESERVOIR BATUPASIR “ DAKOTA” DAN RESERVOIR SHALE “ NIOBRARA” MENGGUNAKAN METODE SEISMIK INVERSI DAN GEOSTATISTIK, STUDI KASUS LAPANGAN “ TEAPOT” , WYOMING, USA
Dimas Rahf adit ya Pradana NRP 3713100052
Dosen Pembimbing
Wien Lest ari, S. T, MT. NIP. 19811002 201212 2003
Firman Syaif uddin, S. Si, MT NIP. 19840911 201404 1001
DEPARTEMEN TEKNIK GEOFISIKA
UNDERGRADUATE THESIS - RF1 4 1 5 0 1
DISTRIBUTION ANALYSIS OF DAKOTA SANDSTONE AND NIOBRARA SHALE RESERVOIR USING SEISMIC INVERSION AND GEOSTATISTICAL METHOD, CASE STUDY “ TEAPOT” FIELD, WYOMING, USA
Dimas Rahf adit ya Pradana NRP 3713100052
Supervisors
Wien Lest ari, S. T, MT. NIP. 19811002 201212 2003
Firman Syaif uddin, S. Si, MT NIP. 19840911 201404 1001
“Halaman ini Sengaja Dikosongkan”
iii
PERNYATAAN KEASLIAN
TUGAS AKHIR
Dengan ini saya menyatakan bahwa isi sebagian maupun keseluruhan Tugas Akhir saya dengan judul “ANALISIS SEBARAN RESERVOIR BATUPASIR “DAKOTA” DAN RESERVOIR SHALE “NIOBRARA” MENGGUNAKAN METODE SEISMIK INVERSI DAN GEOSTATISTIK, STUDI KASUS LAPANGAN “TEAPOT”, WYOMING, USA” adalah benar-benar hasil karya intelektual mandiri, diselesaikan tanpa menggunakan bahan-bahan yang tidak diijinkan dan bukan merupakan karya pihak lain yang saya akui sebagai karya sendiri
Semua referensi yang dikutip maupun dirujuk telah ditulis secara lengkap pada daftar pustaka.
Apabila ternyata pernyataan ini tidak benar, saya bersedia menerima sanksi peraturan yang berlaku.
Surabaya, 6 Juli 2017
v
ANALISIS SEBARAN RESERVOIR BATUPASIR “DAKOTA” DAN RESERVOIR SHALE “NIOBRARA” MENGGUNAKAN METODE
SEISMIK INVERSI DAN GEOSTATISTIK, STUDI KASUS LAPANGAN “TEAPOT”, WYOMING, USA
Nama Mahasiswa : Dimas Rahfaditya Pradana
NRP : 3713100052
Jurusan : Teknik Geofisika ITS Dosen Pembimbing : Wien Lestari, S.T., MT.
Firman Syaifuddin, S.Si., M.T.
ABSTRAK
Untuk melakukan prediksi sebaran reservoir, dapat digunakan beberapa pendekatan yang dianalisis melalui hubungan dengan parameter fisis dari reservoir itu sendiri. Dengan adanya data seismik, data sumur, serta data pendukung lainnya, kita dapat memperoleh informasi kondisi bawah permukaan secara detail. Penelitian kali ini bertujuan untuk memprediksi sebaran reservoir batu pasir Dakota dan batu shale Niobrara pada lapangan teapot, hak milik RMOTC dan U.S.Department of Energy, berdasarkan pada karakter parameter fisis dari masing-masing batuan. Dengan mengkombinasikan antara metode inversi Model-Based dengan analisis geostatistik Metode Kriging dan Collocated Co-Kriging, diharapkan mampu memberikan informasi persebaran litologi dengan baik, dan mampu mengatasi permasalahan kondisi batu pasir Dakota yang Under Tuning Thickness dan Shale Niobrara yang merupakan jenis Unconventional Reservoir. Hasil yang didapat merupakan sebaran batupasir formasi Dakota dan sebaran batu shale potensial gas yang ditentukan berdasarkan parameter fisisnya, dan disajikan dalam bentuk peta. Berdasarkan hasil analisis metode inversi dan geostatistik, lokasi rekomendasi yang memilki litologi dan parameter fisis batuan baik dari batu shale Niobrara memiliki parameter nilai impedansi akustik rendah, dengan kisaran nilai 26500-27000 ft/s*g/cc, dan nilai saturasi air rendah dengan kisaran nilai 0.4-0.6%. Untuk daerah formasi batu pasir Dakota, diketahui lokasi rekomendasi yang memiliki litologi dan parameter fisis baik adalah daerah dengan nilai gamma ray rendah, dengan kisaran nilai 80-114 API, kemudian nilai densitas rendah, dengan kisaran nilai 2.38-2.48, kemudian nilai Vp rendah dengan kisaran nilai 11000 ft/s-11600 ft/s, serta nilai porositas total dengan kisaran nilai 31-33 %.
vii
DISTRIBUTION ANALYSIS OF DAKOTA SANDSTONE AND NIOBRARA SHALE RESERVOIR USING SEISMIC INVERSION AND
GEOSTATISTICAL METHOD, CASE STUDY “TEAPOT” FIELD, WYOMING, USA
Student Name : Dimas Rahfaditya Pradana Student ID : 3713100052
Major : Geophysical Engineering ITS Supervisors : Wien Lestari, S.T., MT.
Firman Syaifuddin, S.Si., M.T.
ABSTRACT
To predict the reservoir distribution, several approaches can be analyzed through the relationship with the physical parameters of the reservoir itself. With seismic data, well data, and other supporting data, we can obtain detailed subsurface condition information. This study aims to predict the distribution of Dakota sandstone reservoir and Niobrara shale on the teapot field, copyrights of RMOTC and U.S.Department of Energy, based on the character of the physical parameters of each rock. Combining Model Based Inversion Methods with the Kriging and Collocated Co-Kriging geostatistics methods, it is expected to provide good information of lithology distribution, and able to overcome the conditions of Under Tuning Thickness in Dakota sandstone and Unconventional Reservoir in Shale Niobrara. The results obtained are the distribution of Dakota formation sandstone shale gas potential determined by its physical parameters, presented in map form. Based on the analysis of inversion and geostatistics method, the location of recommendation that has lithology and rock physiological parameters of Niobrara shale are low acoustic impedance parameter value, with range value 26500-27000 ft / s * g / cc, and low water saturation value with range Value 0.4-0.6%. For Dakota sandstone formation areas, it is known that the location of recommendations with lithology and physical parameters is either an area with a low gamma ray value, with a range of 80-114 API values, then a low density value, with a range of values of 2.38-2.48, then a low Vp value with Range of values 11000 ft / s-11600 ft / s, and total porosity value with a range of values 31-33%.
ix
KATA PENGANTAR
Puji syukur kepada Allah SWT karena atas rahmat-Nya laporan Tugas Akhir yang berjudul “ANALISIS SEBARAN RESERVOIR BATUPASIR “DAKOTA” DAN RESERVOIR SHALE “NIOBRARA” MENGGUNAKAN METODE SEISMIK INVERSI DAN GEOSTATISTIK, STUDI KASUS LAPANGAN “TEAPOT”, WYOMING, USA” ini dapat terselesaikan.
Pelaksanaan dan Penyusunan Laporan Tugas Akhir ini dapat terlaksanakan dengan baik, tidak terlepas dari bimbingan, bantuan, dan dukungan berbagai pihak. Pada kesempatan ini, penulis mengucapkan terimakasih kepada :
1. Rocky Mountain Oilfield Testing Center (RMOTC) dan U.S. Department of Energy sebagai sumber data yang digunakan pada Tugas Akhir kali ini.
2. Bapak, Ibu, Kak Gika, Kak Raina, Mba Putri, Mas Mahendra, Katyaluna, Dara, dan semua keluarga berkat dukungan moril maupun materi selama penulis menjalani Tugas Akhir ini.
3. Bapak Dr. Widya Utama, DEA selaku Ketua Departemen Teknik Geofisika ITS.
4. Ibu Wien Lestari, S.T., MT dan Bapak Firman Syaifuddin, S.Si., MT selaku pembimbing.
5. Seluruh dosen dan tenaga kerja Departemen Teknik Geofisika ITS yang telah banyak memberikan ilmu selama penulis melakukan studi di Departemen Teknik Geofisika ITS.
6. Teman-teman Teknik Geofisika ITS angkatan 2013 atas dukungannya. 7. Semua pihak yang tidak dapat dituliskan satu per satu oleh penulis,
terima kasih banyak atas doa dan dukungannya.
Semoga Allah SWT membalas segala kebaikan semua pihak. Penulis menyadari tentunya penulisan Tugas Akhir ini memiliki banyak kekurangan. Oleh karena itu, kritik dan saran yang membangun sangat diharapkan. Semoga Tugas Akhir ini membawa manfaat bagi penulis pribadi maupun bagi pembaca. Surabaya, 6 Juli 2017 Dimas Rahfaditya Pradana
xi
DAFTAR ISI
LEMBAR PENGESAHAN ... i
PERNYATAAN KEASLIAN TUGAS AKHIR ... iii
ABSTRAK ... v
ABSTRACT ... vii
KATA PENGANTAR ... ix
DAFTAR ISI ... xi
DAFTAR GAMBAR ... xv
DAFTAR TABEL ... xxiii
BAB I PENDAHULUAN ... 1
2.1.2 Geologi Struktural ... 4
2.1.3 Geologi Minyak dan Gas Bumi ... 5
2.1.4 Stratigrafi dan Deskripsi Zona Produksi ... 6
2.2 Studi Pendahuluan ... 9
2.3 Teori Seismik Refleksi ... 10
2.3.1 Impedansi Akustik ... 10
2.3.2 Koefisien Refleksi (RC) ... 10
2.3.3 Wavelet ... 11
2.5 Terminologi Inversi pada Data Seismik ... 13
2.5.1 Forward Model ... 13
2.5.2 Model-based Inversion ... 13
2.5.3 Properti model: model impedansi, model Vp, model Vs, model densitas ... 13
2.5.4 Inversi Relatif, Absolut/relatif, dan Absolut property Model ... 13
2.6 Pengertian Geostatistik ... 14
2.6.1 Variogram ... 14
2.6.2 Kriging ... 15
2.6.3 Co-kriging ... 16
2.6.4 Kriging with an external drift... 18
BAB III METODOLOGI ... 19
3.2.7 Interpretasi Patahan ... 25
3.2.8 Interpretasi Lapisan ... 27
3.2.9 Pembuatan Peta Struktur Domain Waktu ... 29
3.2.10 Analisis Sensitivitas ... 30
3.2.11 Pembuatan Model Inisial frekuensi rendah ... 30
3.2.12 Inversi ... 32
3.2.13 Slice Peta Impedansi Akustik ... 34
3.2.14 Geostatistik ... 35
xiii
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN ... 37
4.1 Penentuan Litologi berdasarkan Analisis Petrofisika ... 37
4.2 Analisis Well to Seismic Tie ... 46
4.3 Analisis Tuning Thickness ... 51
4.4 Analisis Atribut Seismik ... 51
4.5 Analisis Patahan ... 54
4.6 Analisis Sensitivitas ... 55
4.7 Analisis Inversi... 61
4.8 Analisis Geostatistik ... 68
4.8.1 Variogram Well to Well ... 68
4.8.2 Analisis Kriging ... 71
4.8.3 Cross Plot hubungan Impedansi Akustik dengan Parameter fisis 74 4.8.4 Variogram Seismic to Seismic ... 77
4.8.5 Collocated Co-Kriging ... 78
4.9 Interpretasi Bersama ... 85
4.9.1 Interpretasi Formasi Dakota ... 86
4.9.2 Interpretasi Formasi Niobrara ... 88
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN... 91
5.1 Kesimpulan ... 91
5.2 Saran ... 91
DAFTAR PUSTAKA ... 93
BIODATA PENULIS ... 95
xv
DAFTAR GAMBAR
Gambar 3.7 Peta struktur domain waktu dari lapisan Niobrara. Terlihat bahwa dari hasil interpretasi, strutktur antiklin terlihat dengan orientasi lipatan Tenggara-Barat Laut... 29 Gambar 3.8 Hasil model inisial frekuensi rendah pada sumur 14-LX-28-WD. a. fokus pada batu Shale Niobrara, ditandai dengan garis Hijau. b. fokus pada batu pasir Dakota, ditandai dengan garis Hijau. ... 31 Gambar 3.9 Window impedansi akusik. Garis biru merupakan niai amplitudo seismik, kemudian warna merah merupakan sintetik nilai impedansi akustik, dan warna kuning merupakan Batasan formasi target yang ingin dilakukan analisis. ... 33 Gambar 3.10 Hasil slice peta impedansi akustik pada formasi Dakota yang di Overlay pada Time Map Contour. Warna menyatakan nilai impedansi akustik, sedangkan garis kontur menyatakan kontur kesamaan waktu (Time Map Contour). ... 34 Gambar 4.1 Hasil analisis petrofisika pada sumur 17-WX-21, 14-LX-28-WD, 75-AX-28, 48-X-28, 88-AX-28, dan 24-JX-34 Formasi Niobrara ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shale tebal dan tidak pengendapan yang stabil. ... 38 Gambar 4.2 Hasil analisis petrofisika pada sumur 66-JX-33, 28-AX-34, 41-2-X-3, 53-LX-3, 88-DX-3, dan 62-TpX-10 Formasi Niobrara ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shale tebal dan tidak pengendapan yang stabil. 39 Gambar 4.3 Hasil analisis petrofisika pada sumur 25-LX-11, 56-TpX-10, 67-1-TpX-10, 64-JX-15, dan 25-1-X-14 Formasi Niobrara ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shale tebal dan tidak pengendapan yang stabil ... 40 Gambar 4.4 Hasil analisis petrofisika pada sumur 17-WX-21, 14-LX-28-WD, dan 75-AX-28. Formasi Dakota ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shaly sand pada bagian atas formasi dan clean sand pada bagian bawah formasi. Persilangan antara NPHI dan RHOB menunjukkan adanya potensi reservoir baik. ... 41 Gambar 4.5 Hasil analisis petrofisika pada sumur 48-X-28, 88-AX-28, dan 24-JX-34. Formasi Dakota ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shaly sand pada bagian atas formasi dan clean sand pada bagian bawah formasi. Persilangan antara NPHI dan RHOB menunjukkan adanya potensi reservoir baik
... 42 Gambar 4.6 Hasil analisis petrofisika pada sumur 66-JX-33, 28-AX-34, dan
xvii
Persilangan antara NPHI dan RHOB menunjukkan adanya potensi reservoir baik
... 43 Gambar 4.7 Hasil analisis petrofisika pada sumur 55-LX-3, 88-DX-3, dan
62-TpX-10. Formasi Dakota ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shaly sand pada bagian atas formasi dan clean sand pada bagian bawah formasi. Persilangan antara NPHI dan RHOB menunjukkan adanya potensi reservoir baik
... 44 Gambar 4.8 Hasil analisis petrofisika pada sumur 25-LX-11, 56-TpX-10,
dan 62-TpX-10. Formasi Dakota ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shaly sand pada bagian atas formasi dan clean sand pada bagian bawah formasi. Persilangan antara NPHI dan RHOB menunjukkan adanya potensi reservoir baik
... 45 Gambar 4.9 Hasil analisis petrofisika pada sumur 64-JX-15 dan 25-1-X-14.
xix
Gambar 4.26 Cross plot antar impedansi akustik data log dengan hasil kalkulasi pada batuan Dakota. Sumbu X merupakan nilai impedansi akustik original log, dan sumbu y merupakan impedansi akustik hasil inversi. ... 64 Gambar 4.27 Profile Plot pada formasi Niobrara. Garis merah merupakan korelasi sintetik, garis biru merupakan nilai p impedance, dan garis hitam merupakan nilai eror. ... 65 Gambar 4.28 Profile Plot pada formasi Dakota. Garis merah merupakan korelasi sintetik, garis biru merupakan nilai p impedance, dan garis hitam merupakan nilai eror. ... 66 Gambar 4.29 Hasil inversi pada formasi Niobrara shale pada sumur 41-2-X-3
... 67 Gambar 4.30 Hasil inversi pada formasi Dakota pada sumur 41-2-X-3 ... 67
dan sumbu y merupakan impedansi akustik dari peta slice. Didapatkan nilai korelasi sebesar 0.932... 74 Gambar 4.41 Hasil cross plot nilai impedansi akustik dari peta dengan densitas dari log. Sumbu X merupakan nilai densitas dari log dan sumbu y merupakan impedansi akustik dari peta slice. Didapatkan nilai korelasi sebesar 0.7827 ... 75 Gambar 4.42 Hasil cross plot nilai impedansi akustik dari peta dengan Gamma Ray dari log. Sumbu X merupakan nilai Gamma Ray dari log dan sumbu y merupakan impedansi akustik dari peta slice. Didapatkan nilai korelasi sebesar 0.5607 ... 75 Gambar 4.43 Hasil cross plot nilai impedansi akustik dari peta dengan Vp dari log. Sumbu X merupakan nilai Vp dari log dan sumbu y merupakan impedansi akustik dari peta slice. Didapatkan nilai korelasi sebesar 0.7406 ... 76 Gambar 4.44 Hasil cross plot nilai impedansi akustik dari peta dengan Total Porosity dari log. Sumbu X merupakan nilai NPHI dari log dan sumbu y merupakan impedansi akustik dari peta slice. Didapatkan nilai korelasi sebesar -0.7348. Nilai negative berarti hubungan antara peta slice impedansi akustik dengan parameter total porositas berbanding terbalik. ... 76 Gambar 4.45 Variogram seismic to seismic dari slice peta impedansi akustik.
... 77 Gambar 4.46 Slice peta impedansi akustik hasil inversi pada formasi Dakota,
xxi
xxiii
DAFTAR TABEL
1
BAB I
PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Dengan berkembangnya ilmu pengetahuan dan teknologi pada sektor industri minyak dan gas bumi, tahapan eksplorasi hidrokarbon dapat memberikan informasi lebih baik dan spesifik dalam penentuan lokasi potensial hidrokarbon. Pada tahapan eksplorasi, metode seismik merupakan pilihan utama untuk memberikan informasi bawah permukaan dengan baik, karena dapat menggambarkan bidang batas perlapisan melalui kontras antar lapisan dan memiliki karakter amplitude yang mencirikan suatu properti tertentu pada batuan. Lebih lanjut, dengan menggunakan data sumur sebagai informasi absolut, yang kemudian dikombinasikan dengan data seismik, maka kita dapat melakukan interpretasi bawah permukaan untuk eksplorasi hidrokarbon, baik rekonstruksi bawah permukaan lokasi penelitian, pencarian daerah potensi ekonomis hidrokarbon, perhitungan estimasi cadangan, karakterisasi reservoir, dan lain-lain. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk dapat mengetahui secara detail mengenai properti dari suatu reservoir adalah inversi seisimik.
Metode inversi dalam proses interpretasi data seismik dilakukan untuk memperkirakan parameter batuan dalam bentuk impedansi akustik, yang dapat merepresentasikan kondisi bawah permukaan sebenarnya. Impedansi akustik yang diperoleh dari proses inversi memberikan informasi litologi bawah permukaan, sehingga dapat digunakan sebagai karakterisasi reservoir dalam eksplorasi minyak dan gas bumi. Nilai impedansi akustik dapat dikaitkan dengan berbagai macam properti petrofisika batuan, yang nantinya akan digunakan sebagai penentuan lokasi pemboran terbaik.
1.2 Rumusan Masalah
Perumusan masalah pada Tugas Akhir ini adalah bagaimana hasil karakterisasi reservoir menggunakan metode inversi dan geostatistik dapat menkarakterisasi litologi yang merupakan batu pasir dakota maupun shale Niobrara dengan baik dan bagaimana tren pola sebaran tiap reservoar, dengan mempertimbangkan kondisi geologi bawah permukaan yang terbentuk pada daerah penelitian.
1.3 Batasan Masalah
Adapun batasan masalah pada Tugas Akhir ini adalah penggunaan data seismik 3D post stack time migration yang telah dilakuan proses pengolahan data seismik sebelumnya sehingga tidak termasuk kedalam bahasan pada Tugas Akhir ini. Lalu, Target reservoir yang dijadikan kajian dalam penulisan Tugas Akhir kali ini adalah pada batu pasir Dakota dan batu shale Niobrara. Penentuan batas formasi telah ditentukan sebelumnya dan informasi tersebut dapat diperoleh dari data well top marker yang tersedia. Kemudian, perhitungan Saturasi Air menggunakan rumus Archie dengan nilai True Resistivity (Rt) diasumsikan menggunakan nilai Resistivity Deep, dan nilai Resistivity of Water (Rw) diperoleh melalui kalkulasi metode salinitas.
1.4 Tujuan
Tujuan dari dilakukannya tugas akhir ini adalah menentukan persebaran reservoir batu pasir properti baik dari formasi Dakota dan batu shale berpotensi gas dari formasi Niobrara pada lapangan Teapot Dome berdasarkan hasil pengolahan metode inversi dan geostatistik, yang kemudian dapat dijelaskan hubungan antara properti reservoir baik dari batu pasir Dakota dan shale Niobrara berpotensi terakumulasi gas tersebut dengan konsep geologi daerah penelitian.
1.5 Manfaat
3
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kerangka Geologi2.1.1 Tektonik Regional
Teapot dome merupakan struktur antiklin terbentuk pada Late Cretaceous hingga Eocene Laramide, yang terletak sebelah ujung Barat Daya dari cekungan Powder River, 48 KM sebelah Utara dari Casper, Wyoming, USA (Gambar 2.1). Orogenesa Laramide merupakan kawasan pegunungan yang tersebar luas karena terpengaruh dari gunung Rocky dan provinsi plateu Colorado. Deformasi meluas dari bagian utara Montana menuju daerah selatan New Mexico dan dari sebelah barat High Plains menuju Timur Utah. Orogenesa dari wilayah ini telah dideskripsikan sebagai peristiwa kompresi regional.
a. Indeks peta menunjukkan lokasi dari cekungan dan proses uplift pada
bagain Timur Wyoming, serta lokasi Teapot Dome pada cekungan Powder River. (Modifikasi Cooper et al.(2006). b. lokasi Wyoming pada Amerika Serikat
Daya. Dengan adanya pemendekan, kemudian muncul uplift pada cekungan luas dari wilayah antara interior Seaway masa Cretaceous. Seaway, yang dimulai pada Cretaceous tengah, memiliki Inland Sea yang besar, terbentuk sebagai lempeng Faralon yang tersubduksi dibawah sebelah barat Amerika Utara. Uplift ini memiliki tipe memanjang, dengan struktur basement asimetris dikontrol oleh Blind Thrust Fault, dengan tren arah Utara atau Timur Laut. Struktur cekungan juga terbentuk sebagai hasil dari kompresi. Cekungan Powder River yang merupakan hampir 5500 m batuan sedimen, termasuk lebih dari 2000 m dari batuan sedimen klastik non marine dari umur Laramide.
Beberapa model dari mekanisme deformasi Laramide telah diajukan, termasuk Retroarc Thrusting, tektonik “Orogenic Float”, dan subduksi Flat-slab. Bukti lain memperkenankan sambungan mekanik antara lempeng Farallon dengan dasar dari lempeng litosfer Amerika Utara meninjam zona subduksi pantai bagian Barat (model subduksi flat-slab dari English et al. (2003)). Mekanisme serupa terbukti saat ini pada bagian timur dari Andes. Dimana Amerika Selatan saat mengalami pemendekan sebagai respon dari subduksi flat-slab.
2.1.2 Geologi Struktural
Antiklin Teapot Dome merupakan jenis asimetris mencuram ganda dengan garis gantung (hinge) lengkung axial yang memiliki tren Barat Laut-Tenggara. Bagian Backlimb memiliki sudut dip setidaknya 14° ke arah Timur-Timur Laut sedangkan dip steeper mencapai 30° merupakan karakteristik dari forelimb arah Barat-Barat daya. Fold berasosisasi dengan Thrust Fault arah Barat-Barat daya pengaruh vergent basement terlihat pada data seimik 3D. Sebagian patahan muncul di permukaan dan telah dipetakan melalui outcrop (Cooper et al., 2000). Curry (1977) menjelaskan Teapot Dome sebagai struktur kecil tambahan dari struktur antiklin yang jauh lebih besar, yaitu antiklin Salt Creek yang berlokasi dekat dengan Teapot Dome (sebelah Timur Laut). Secara bersamaan beberapa antiklin meliputi antiklin asimetris panjang dengan orientasi Barat Laut-Tenggara.
5
longitudinal pada sudut antiklin. Patahan ini merupakan jenis fold-accomodation. Beberapa patahan ini dapat dilihat pada permukaan melalui outcrop dari bagian batu pasir Parkman pada formasi upper cretaceous Mesaverde yang muncul ke permukaan sepanjang Timur, Barat, dan Selatan dari struktur Teapot (Cooper et al., 2000).
Struktur patahan yang terjadi pada teapot dome berasosiasi dengan adanya wrench faulting sejajar busus antiklin secara regional (gambar 2.2), yang kemudian terbentuk patahan dengan jenis sesar normal dan sesar oblique. Untuk struktur antiklin terbentuk akibat adanya gaya kompresi arah barat-timur dengan jenis double plunging.
Mekanisme terbentuknya patahan secara regional pada daerah teapot dome. Antiklin teapot dome digambarkan dengan konur berwarna
jingga, zona wrench faulting ditandai dengan warna hijau, dan zona
maximum flexure ditandai dengan warna merah.
2.1.3 Geologi Minyak dan Gas Bumi
600 sumur telah produksi. Interval formasi yang memproduksi hidrokarbon adlah Niorara Shale, Shannon Sandstone, Second Wall Creek, Third Wall Creek, Tensleep, Muddy, dan Dakota Sandstone, dengan Shannon Sandstones sebagai formasi terdangkal dan Tensleep Sandstones sebagai formasi terdalam. Produksi dari Shannon Sandstone merupakan yang terbesar, dengan produksi kurang lebih 50% dari total produksi di Teapot Dome.
2.1.4 Stratigrafi dan Deskripsi Zona Produksi
7
Kolom stratigrafi dari Teapot Dome. Memberikan informasi Periode
Formasi Mesaverde telah tererosi di bagian tengah dari Teapot Dome, menyebabkan dapat terlihatnya bagian atas dari formasi Upper Cretaceous Steele Shale, dimana beranggotakan lapisan batu pasir Sussex dan Shannon. Sussex Sandstones ter - interbed dengan sembilan unit bentonite yang terpetakan pada skala outcrop yang dikombinasikan dengan data sumur, termasuk area yang berdekatan dengan area studi.
Shannon Sandstones dideskripsikan sebagai deposit kategori bioturbated shoreface oleh Walker dan Bergman (1993). Kemudian. Tillman dan Martinsen (1984) menyebutkan mengenai dugaan deposisi yang dimulai pada sekitar 83.5 ma yang lalu pada saat fase akhir dari regresi Cretacous Western Interior Seaway. Walker dan Bergman mendefinisikan dua bagian suksesi mengasar ke atas (coarsening-upward succession), dengan ketebalan rata-rata lapisan atas suksesi sebesar kurang lebih 82.3 ft, dan bagian lapisan bawah suksesi memiliki ketebalan kurang lebih 72.5 ft. Cooper et al. (2001) mendeskripsikan Shannon Sandstones kebanyakan merupakan bioturbated clayey sandstones yang bersifat tidak rentan terhadap fracturing, dengan terdapat lapisan tipis clean sandstones. Seismik refleksi dari interval Shannon dan Sussex mungkin karena adanya kontras impedansi antara sandstone dan lapisan interbedded shale. Batasan antara Steele Shale dan Shannon Sandstone merupakan sebuah refleksi.
Second Wall Creek Sandstones merupakan bagian dari formasi Upper Cretaceous Frontier, dimana tereposit oleh sistem prograding fluvial-deltaic (Cooper et al. 2001). Ketebalan lapisan kurang lebih 39.4 ft, dengan porositas lebih kecil dari Shannon Sandstone. Ketebalan pada bagian utara struktur saddle yang memisahkan antara Teapot dengan Salt Creek adalah 29.5 ft, dan bagian selatan saddle menuju ke bagian utama dari dome memliliki ketebalan kurang lebih 39.4 ft. Second Wall Creek merupakan lapisan yang memproduksi migas kedua terbesar pada Teapot Dome.
9
Sketsa kolom stratigrafi dengan penyederhanaan dari data seismik orientasi Timur-Barat, Teapot Dome, Wyoming. Modifikasi oleh Rauchle et al. (2006).
2.2 Studi Pendahuluan
Kombinasi antara metode inversi dan Geostatistik dalam karakterisasi reservoir terbukti lebih optimal, dikarenakan integrasi antara data sumur yang memiliki resolusi vertikal baik dengan seismik yang memiliki resolusi lateral baik akan saling melengkapi kekurangan dan dapat memperoleh informasi bawah permukaan yang lebih dapat dipercaya.
multiattribut saja. Keunggulan ini dapat dinilai berdasarkan kenaikan nilai korelasi dari analisis crossplot.
Purnamasari (2008) telah melakukan studi menggunakan metode serupa untuk mengetahui sebaran porositas efektif sebagai upaya menentukan lokasi pemboran untuk water injection. Hasil dari crossplot antara data sumur dengan data sesmik mendapatkan hasil korelasi sebesar -0.671148. Kemudian, ketika dilakukan analisis multiatribut saja, didapat nilai korelasi sebesar 0.587762. Lalu, dengan mengintegrasikan antara hasil inversi sebagai input untuk dilakukan analisis geostatistik, hasil korelasi menunjukkan angka 0.988543.
2.3 Teori Seismik Refleksi 2.3.1 Impedansi Akustik
Impedansi akustik (AI) merupakan salah satu sifat batuan dari hasil perkalian antara densitas dan kecepatan dengan persamaan
IA = ρ V (1)
dimana IA merupakan impedansi akustik, ρ merupakan densitas batuan, dan V merupakan cepat rambat gelombang.
Dalam mengontrol nilai AI, kecepatan (velocity) memiliki peran yang lebih penting dibandingkan dengan densitas. Nilai AI berkaitan erat dengan kekerasan suatu batuan, dimana semakin keras suatu batuan akan memiliki nilai AI yang tinggi, dan berlaku juga sebaliknya.
2.3.2 Koefisien Refleksi (RC)
Koefisien refleksi, atau disebut juga reflektivitas merupakan perbandingan antara energi yang dipantulkan dengan energi yang datang pada keadaan normal karena adanya perbedaan litologi batuan dengan nilai impedansi akustik (AI) berbeda. Koefisien refleki dapat dirumuskan dengan persamaan,
2 1
2 1 (2)
dimana RC adalah Koefisien Refleksi, AI1 adalah impedansi akustik lapisan atas
11
Besarnya koefisien refleksi menentukan besarnya energi gelombang yang dipantulkan, semakin besar koefisien refleksi, maka refleksi akan semakin kuat.
2.3.3 Wavelet
Wavelet adalah tubuh gelombang dari gelombang yang menjadi sumber dari seismik refleksi. Terdapat 4 jenis fase dalam wavelet, yaitu zero phase, minimum phase, maximum phase dan mix phase (gambar 2.5). Akan tetapi, wavelet yang umum digunakan dalam pengolahan seismik adalah zero phase dan minimum phase. Wavelet fase nol (zero phase) memiliki bentuk simetris dengan konsentrasi maksimum (puncak tunggal) di tengah dan waktu tunda nol. Untuk wavelet fase minimum memiliki waktu tunda kecil dari energinya dan wavelet fase maksimum memiliki waktu tunda besar dari energinya.
Jenis wavelet berdasarkan perubahan fase : a. fase minimum; b. fase campuran; c. fase maksimum; d. fase nol.
2.4 Inversi Seismik
Secara sederhana, proses inversi data seismik melibatkan perhitungan Impedansi Akustik (AI) dari data seismik refleksi. Dengan demikian, inversi seismik dapat disebut sebagai langkah awal dalam interpretasi data seismik yang telah di proses secara ideal, karena mencoba mengembalikan data menjadi kondisi bawah permukaan sebenarnya berdasarkan data seismik yang dimiliki.
terproses dengan baik secara efektif akan mengintegrasi data tersebut untuk menghasilkan data AI (Herron, 2011).
Inversi Seismik. Membuat data impedansi akustik dari respon seismik ideal, merupakan proses yang disebut sebagai proses interpretative. (Herron, 2011)
Trace seismik merupakan konvolusi antara koefisien refleksi dengan wavelet, atau dapat dituliskan kedalaman persamaan sebagai berikut :
s(t) = RC(t) * W(t) (3)
dimana s(t) merupakan trace seismik, RC(t) merupakan koefisien refleksi, W(t) merupakan wavelet, dan * merupakan tanda konvolusi. Koefisien Refleksi yang didapat dari bymi bersifat unlimited, sedangkan wavelet seismik bersifat bandlimited. Dengan demikian, pada saat kedua besaran tersebut dikonvolusikan, maka akan menghasilkan trace seismik yang juga bandlimited. Ini berarti kisaran frekuensi rendah dan tinggi hilang. Dalam melakukan inversi, perlu dilakukan recovery terhadap frekuensi yang hilang tersebut, agar nilai impedansi akustik menjadi benar serta memiliki resolusi dan model yang dihasilkan menjadi benar.
13
dan volume total batuan reservoir. Metode deterministik digunakan untuk menentukan suatu nilai secara kuantitatif yang selanjutnya akan digunakan dalam pertimbangan estimasi zona terbaik maupun zona yang kurang prospektif. Sedangkan metode probabilitas memberikan suatu sebaran nilai data yang dianalisa berdasarkan probabilitas nilai properti yang dihitung.
2.5 Terminologi Inversi pada Data Seismik 2.5.1 Forward Model
Forward model digunakan dalam proses pembuatan seismogram sintetik dengan metode konvolusi. Untuk data Post-Stack, forward modal didapat dari hasil konvolusi koefisien refleksi dengan wavelet sumber, sehingga didapat seismogram sintetik. Lalu, untuk data Pre-stack, kita dapat memanfaatkan persamaan shuey untuk melihat efek AVO.
2.5.2 Model-based Inversion
Pada model based inversion, data dari seismogram sintetik kemudian dikalkulasi ulang sebagai bagian dari algoritma inversi. Beberapa metode inversi yang menjadi bagian dari model-based inversion adalah deterministik, probabilistik, stokastik, dan Generalized Linear Inversion (GLI).
2.5.3 Properti model: model impedansi, model Vp, model Vs, model densitas
Properti model merupakan input untuk forward modelling dan juga merupakan hasil dari inversi seismik. Pada data Post-Stack, property modelnya adalah model impedansi, sedangkan pada data Pre-stack property modelnya melingkupi Vp, Vs, dan densitas.
2.5.4 Inversi Relatif, Absolut/relatif, dan Absolut property Model
2.6 Pengertian Geostatistik
Geostatistik merupakan studi dari fenomena yang berbeda pada ruang dan waktu, sebagai koleksi teknik numerik yang berhubungan dengan karakterisasi atribut spasial, menggunakan model random primer dengan cara yang sama dengan analisis rentetan waktu dari data temporal.
Geostatistik dapat digunakan untuk menjelaskan kontinuitas spatial dari fenomena alam dan menyediakan adaptasi dari teknik regresi klasik untuk mengambil keuntungan dari kontinuiti tersebut. Komponen umum yang digunakan dalam metode geostatistik diantaranya adalah analisis (semi) variogram, kriging, Collocated kriging, Kriging with external drift, dan simulasi stokastik (Bohling, 2005).
Implementasi Geostatistik untuk karakterisasi reservoir merupakan salah satu pilihan yang baik, dengan pemanfaatannya untuk mendefinisikan generasi fasies, permeabilitas, porositas, dan sebagainya dari suatu reservoir menggunakan data sumur dan data seismik. Dalam pemanfaatannya, metode geostatistik akan optimal ketika data terdistribusi secara normal, dan secara stasioner (mean dan variance tidak beragam secara signifikan pada ruang). 2.6.1 Variogram
Variogram merupakan metode untuk mendeskripsikan variasi spasial dari suatu properti reservoir berdasarkan prinsip sampel yang terpisah secara dekat memiliki nilai korelasi yang lebih besar dibandingkan dengan data yang jauh dari data yang lainnya atau dari data yang telah mencapai nilai korelasi minimum. Variogram juga merupakan suatu plot keragaman dalam konteks semi-varian terhadap jarak separasi. Dengan melakukan analisis variogram pada data input, hasilnya dapat digunakan untuk mendapatkan model properti data dan mempertahankan variasi spasial pada model yang telah ada. Pada analisis variogram, diperlukan data yang bersifat stationer.
15
error dan variabel berskala kecil menyebabkan nilai nugget tidak nol. Nugget menunjukkan keberagaman pada jarak pendek dari tipe sampel ruang, termasuk menghitung eror. Fungsi nugget dalam analisis kriging dan co-kriging adalah untuk menentukan bagaimana sumur dapat menghasilkan peta dalam input data jarang (sparse).
Kurva Variogram. Nilai sill ditunjukkan dengan garis putus merah arah
horizontal, nilai range ditunjukkan dengan garis putus merah arah
vertical, kemudian nugget merupakan keberagaman pada jarak pendek
dari tipe sampel ruang. (Bohling, 2005).
2.6.2 Kriging
Kriging merupakan teknik interpolasi spatial yang menggunakan metode weight moving average untuk mereduksi hasil varians pada hasil. Aplikasi pada ilmu geofisika sering digunakan untuk pemetaan terhadap sampel data yang didapat. Dari data sampel yang acak, kemudian diasumsikan dalam bentuk grid dan dilakukan interpolasi dari hubungan antar titik tersebut sehinga dapat menghasilkan suatu informasi dalam bentuk peta.
Pada proses kriging, tiap output sampel dikomputasi sebagai jumlah pembebanan dari beberapa, atau seluruhnya dari input sumur. Sebagai contoh, jika kita ingin mengetahui peta sebaran porositas, maka kita dapat melakukan pembuatan peta dengan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut,
dimana pembebanan pada proses kriging dikomputasi menggunakan spatial covariance, yang didapat dari variogram. Perlu diketahui bahwa analisis yang digunakan untuk mengetahui kualitas hasil peta pada metode kriging umumnya melalui nilai kriging eror. Namun, metode kriging memiliki sangat sedikit informasi sebagai input. Ini berarti pendekatan menggunakan metode kriging sangat bergantung pada kualitas variance dari hasil input data. Untuk mendapatkan perhitungan eror yang lebih baik, disarankan untuk menggunakan metode cross-validation, dimana didapat secara berturut-turut dengan mengunakan well dan diprediksi nilai erornya. (Russel, 2001)
2.6.3 Co-kriging
Co-kriging merupakan teknik kriging dengan menggunakan variasi sampel sekunder sebagai tambahan informasi dalam melakukan interpolasi. Sampel yang dipakai memiliki variabel yang berbeda, namun berhubungan secara spatial. Co-kriging dilakukan untuk mendapat variasi distribusi lateral dari data primer dengan mengikatnya pada data sekunder.
Pada aplikasi karakterisasi reservoir, metode co-kriging dilakukan dengan menggunakan pendekatan regresi multivariasi menggunakan informasi dari seismik (sebagai data sekunder) dengan informasi dari data sumur (sebagai data primer). Co-kriging membuat perkiraan kombinasi linier dari point data primary bersebalahan dan point data secondary bersebelahan (gambar 2.8)
17
Bobot dari Co-kriging dihitung menggunakan variogram well to well, seismic to seismic, dan well to seismic menggunakan persamaan Markov-Bayes.
Asumsi dari Markov-Bayes berdasarkan pada permasalahan pemodelan variogram yang bergantung pada sangat sedikit data sampel, yaitu dari data sumur. Model tersebut dapat menjadi tidak terpercaya karena efek dari keterbatasan data. Namun, kita dapat mengatur hubungan linier antara data jarang dari sumur dengan data rapat dari seismik. Tujuan dari dicarinya hubungan tersebut adalah untuk membantu dalam membuat model dari variogram dan untuk mengatur tren pada data seismik yang bersifat dense. Solusi dari permasalahan berikut adalah dengan menggunakan hubungan linier asumsi untuk membantu membuat model variogram, atau dapat dituliskan ke dalam persamaaan,
Sxy = A * Wxy + B + noise (5)
dimana A dan B merupakan konstanta yang ditentukan, dan noise adalah zero-mean dan tidak berkorelasi dengan variabel lain.
Semi-variogram, ϒ , antara dua variabel x dan y berhubungan dengan kovarian antara variable berikut,
2ϒxy = Covxx + Covyy + (µx - µy)2 – 2Covxy (6) dimana µx merupakan rata-rata nilai x, dan Covxy didefinisikan sebagai,
Covxy = μ μ (7)
Markov-Bayes mengasumsikan bahwa komponen noise tidak berkorelasi dengan seismik (S) mapun data sumur (W). Kemudian, dari kondisi tersebut, kita dapat melihat bahwa kovarian yang dibutuhkan dapat dikomputasi secara mudah. Jika diketahui Slope (A) dan noise kovarian (Covnnh), maka kita dapat menkalkulasi tiga kovarian dari tiap – tiap diketahui.
Covss(h) = ∗ ∗ (8)
Covss(h) = A2 Covww(h)+ Covnn(h) (9)
Covws(h) = ACovww(h) (10)
Ini menunjukkan bahwa jika salah satu dari Covss, Covww, atau Covws diketahui, maka kita dapat menghitung dua lainnya. Umumnya, CNN (noise
digunakan, yaitu dengan menggunakan koefisien korelasi yang dinormalkan (normalized correlation coefficient ρ).
ρ =
∗ (11)
angka ini dapat bervariasi diantara -1 hingga 1, diantaranya adalah, -1 = korelasi sempurna dengan slope negative
0 = tidak terdapat korelasi apapun
1 = korelasi sempurna dengan slope positif
Contoh efek dari perhitungan korelasi yang dinormalkan adalah, ketika nilai korelasi besar, maka pada cokriging data seismik sekunder memilik dampak yang besar pada hasil. Kebalikannya, juka nilai korelasi kecil, maka pada cokriging data sekunder (seismik) akan memiliki dampak kecil pada hasil.
2.6.4 Kriging with an external drift
19
BAB III
METODOLOGI
3.1 Data dan Perangkat Lunak
Data yang digunakan dalam Tugas Akhir kali ini adalah data Seismik 3D Post Stack Time Migration, data sumur seperti log Gamma Ray (GR), log Densitas (RHOB), log Sonic (DT), dan Log Porositas (NPHI) dengan jumlah total sumur yang digunakan adalah 17 buah (tabel 3.1). Ketersediaan data checkshot adalah pada sumur 48-X-28, 25-X-1-4, 35-1-ShX-10, dan 67-1-TpX-10.
Perangkat lunak yang digunakan pada Tugas Akhir kali ini adalah Petrel 2014 dan Hampson Russel 10. Base Map dari daerah penelitian dapat dilihat pada gambar 3.1.
Tabel 3 .1Informasi ketersediaan log pada tiap sumur
3.2 Alur Kerja Penelitian
21
dilakukan proses well-seismic tie untuk menkorelasikan antara data sumur dengan data seismik. Data sumur dengan resolusi vertical sangat baik dan memiliki tingkat kepercayaan tinggi digunakan sebagai pengontrol dan acuan awal dalam melakukan interpretasi horizon pada data seismik, melalui korelasi antara sintetik seismogram dengan data seismik yang di daerah sumur. Interpretasi patahan juga dilakukan menggunakan penampang data seismik, dengan melihat tren ketidakmenerusan suatu amplitude dan mempertimbangkan konsep geologi.
Kemudian, langkah selanjutnya adalah melakukan cross plot data sumur, atau biasa disebut dengan analisis sensitivitas. Hal ini dilakukan untuk studi kelayaan (feasibility) data, dengan melihat hubungan antar dua log dan menentukan zona targetnya. Log yang digunakan serta indikator penentuan zona target ditentukan berdasarkan tujuan tujuan awal penelitian, dimana pada penelitian kali ini adalah untuk menseparasi kemungkinan batu pasir potensial sebagai reservoir. Setelah didapat kan hasil analisis sensitivitas maka dilakukan metode inversi dengan membuat initial model terlebih dahulu. Hasil inversi kemudian dimasukkan sebagai input dalam proses analisis geostatistik, dengan menggunakan metode ordinary kriging dan co-kriging.
3.2.1 Input Data
Tahapan interpretasi dimulai dengan input data sumur seperti log, checkshot, dan well marker. Pada Tugas Akhir kali ini, digunakan 17 sumur dengan jumlah sumur berarah (deviated well) adalah 7 sumur dan sumur vertical sebanyak 10 sumur. Untuk memasukkan seluruh sumur pada Software, dibuat well header terlebih dahulu untuk mempermudah proses masuknya data serta meminimalisir kesalahan pembacaan header dari data log format .LAS. adapun informasi yang terdapat pada well header adalah nama sumur, koordinat X, koordinat Y, elevasi KB, dan elevasi permukaan.
3.2.2 Analisis data sumur
Analisis data sumur dilakukan untuk mengetahui litologi bawah permukaan secara mendetail dengan menggunakan berbagai parameter data sumur untuk analisis utama. Pada Tugas Akhir kali ini, digunakan log Gamma Ray dalam penentuan litologi karena kemampuannya yang baik dalam memisahkan antara litologi batu pasir dan shale. Konsep dari pengukuran Gamma ray adalah menghitung nilai radioaktivitas batuan (potassium, thorium, uranium) yang terkandung pada tiap litologi. Nilai Gamma Ray yang terukur ketika berada pada batu shale akan tinggi, dan sebaliknya, nilai gamma ray pada batu shale akan rendah. Dengan mengetahui informasi batas lapisan melalui well marker, maka kemudian dilakukan penentuan batu pasir dan shale pada tiap range litologi. Kemudian, digunakan juga analisis log densitas dan log Neutron Porosity untuk dugaan Reservoir baik, dengan melakukan plot pada satu track log yang sama dan kemudian dianalisis anomali persilangan kedua log yang menandakan bagian tersebut merupakan reservoir. Persilangan yang dianggap anomaly adalah dengan nilai densitas pada batu pasir relatif lebih rendah dibandingkan pada batu shale dan porositas relatif lebih tinggi dibandingkan pada batu shale.
23 3.2.3 Well Correlation
Well correlationmerupakan tahapan menghubungkan beberapa sumur yang ada dalam daerah penelitian untuk melihat tren litologi dari tiap sumur tersebut. Infomasi yang diinginkan dapat berupa tren kemenurusan litologi maupun ketebalan litologi dari tiap sumur. Pada Tugas Akhir kali ini, digunakan tren arah sejajar dengan arah sumbu antiklin. Jenis log yang digunakan untuk well correlation adalah Gamma Ray, NPHI, dan RHOB.
3.2.4 Atribut seismik
Atribut seismik digunakan sebagai data tambahan dalam interpretasi patahan dan perlapisan (horizon). Dengan menggunakan informasi turunan dari beberapa parameter data seismik, kemudian akan diperoleh informasi yang dapat membantu proses interpretasi, seperti kemenerusan atau ketidakmenerusan perlapisan, identifikasi kandungan fluida, dan sebagainya. Pada Tugas Akhir ini, digunakan atribut seismik variance untuk membantu interpretasi patahan berdasarkan ketidakmenerusan perlapisan, kemudian atribut Instantaneous Phase untuk membantu dalam interpretasi perlapisan dengan melihat kesamaan fasa dari amplitudo seismik, dan atribut sweetness sebagai informasi tambahan bersifat kualitatif mengenai kemungkinan adanya fluida gas di suatu formasi.
Atribut instantaneous phase digunakan untuk membantu melihat kemenerusan perlapisan berdasarkan kesamaan fasa, yang ditunjukkan dengan kesamaan warna. Setelah mengetahui hubungan waktu dan kedalaman dari data seismik, kemudian well marker dalam domain depth dapat menjadi acuan untuk letak perlapisan pada data seismik dalam domain waktu. Letak well marker bisa jadi akan jatuh pada polaritas amplitudo tertentu, sehingga jika tampilan dibuat dalam bentuk kesamaan polaritas, akan mempermudah melihat kemenerusan dibandingkan dengan melihat dari respon amplitudo seismik.
Atribut sweetness didapat dengan kalkulasi antara atribut envelope dengan akar dari Instantaneous frequency. Atribut sweetness digunakan secara kualitatif untuk identifikasi kontras gas pada data seismik, serta melihat litologi clean sand. Konsep dasar dari atribut sweetness ketika kasus terdapat fluida gas adalah ketika terdapat gas pada suatu reservoir, maka amplitudo pada reservoir tersebut akan naik dikarenakan koefisien refleksi semakin tinggi dan frekuensi dari refleksi akan berkurang karena adanya efek gas pada konten frekuensi. Secara kuantalitatif, ketika terdapat kandungan fluida terutama gas pada suatu reservoir, maka perubahan kedua parameter dapat dimanfaatkan untuk menjadi dugaan awal dari adanya hidrokarbon.
3.2.5 Well to Seismic Tie
Well to Seismic tie merupakan sebuah proses mengintegrasikan data sumur yang berada pada domain kedalaman dengan data seismik yang berada pada domain waktu, sehingga dapat digunakan untuk mengidentifikasi horizon target. Untuk dapat melakukan seismic well tie, dibutukan data sumur sonic dan density untuk mendapatkan nilai impedansi akustik dari sumur terdekat penampang seismik. Dari impedasi akustik antara lapisan atas dengan bawah, kemudian akan diketahui koefisien refleksi sebagai respon kontras impedansi. Koefisien refleksi (RC) kemudian di konvolusikan dengan wavelet (dapat menggunakan wavelet ideal maupun ekstraksi dari data seismik) sehingga dihasilkan seismogram sintetik. Hasil seismogram sintetik akan dikorelasikan dengan amplitudo seismik yang ada, sehingga dapat dilakukan interpretasi horizon reservoir target melalui informasi sumur dan seismik (Gambar 3.3).
Acuan dalam melakukan Well to Seismic Tie adalah dengan menggunakan Top Marker sebagai penanda lapisan dalam domain kedalaman, yang kemudian dilakukan pengkondisian log (Stretching, Squeezing, dan shifting) sehingga berada pada hubungan waktu dan kedalaman yang tepat. Ketika telah mendapatkan nilai koefisien korelasi yang baik, maka dapat lanjut ke tahap interpretasi perlapisan untuk mengetahui sebaran secara lateral. Perlu diingat bahwa melakukan stretching atau squeezing dapat mengubah keaslian dari pengukuran sumur, sehingga dilakukan shifting yang tidak berlebihan.
25
pengukuran log sonic. Ketersediaan checkshot pada daerah penelitian hanya terdapat pada 4 lokasi sumur, yaitu 25-1-X-14, 48-X-28, 35-1-ShX-10, dan 67-1-TpX-10, sehingga untuk sumur lain menggunakan checkshot tersedia yang terdekat dengan sumur tersebut. Untuk batas yang ditentukan dalam perhitungan korelasi adalah adalah top formasi Niobrara (Formasi Carlile) dan base formasi Dakota (Formasi Morisson).
Jendela proses Well to Seismic Tie. Nilai seismogram sintetik
ditunjukkan dengan trace berwarna merah, dan amplitudo seismik
original ditunjukkan dengan trace berwarna hitam.
3.2.6 Tuning Thickness
Analisis tuning thickness dilakukan untuk mengetahui batas resolusi vertical yang dapat ketahui dari data seismik. Perhitungan dilakukan menggunakan analisis λ/4 yang merupakan fungsi rata-rata kecepatan pada lapisan target dan frekuensi dominan dari data seismik di sekitar lapisan target. Informasi frekuensi dominan didapatkan dari spektrum amplitudo data seismik, kecepatan gelombang (Vp) rata-rata interval didapatkan dari data sumur.
3.2.7 Interpretasi Patahan
Dalam analisis patahan, digunakan data seismik dan atribut variance untuk melihat ketidakmenerusan dari amplitudo seismik, yang akan merepresentasikan patahan dari daerah penelitian.
Tahapan interpretasi patahan pada data seismik lapangan teapot xline 127. Garis hitam merupakan interpretasi patahan. Patahan dapat diidentifikasi dengan adanya ketidakmenerusan amplitude seismik pada beberapa level perlapisan dengan pola yang menyerupai patahan.
27 3.2.8 Interpretasi Lapisan
Interpretasi lapisan dilakukan untuk mengetahui geometri dari lapisan berdasaran pada kemenerusan nilai amplitudo seismik. Amplitudo seismik merupakan informasi batas perlapisan antara dua batuan yang muncul karena adanya beda kontras impedansi akustik, sehingga akan terefleksikan pada bidang batas tersebut dan terekam sebagai kemenerusan amplitudo seismik. Pada penelitian kali ini, interpretasi lapisan dilakukan pada empat bidang batas, yaitu top dan base dari batu pasir Dakota dan batu shale Niobrara. Picking Horizon dilakukan pada Inline dan Crossline, dengan Increment lima. Dalam melakukan interpretasi perlapisan, penulis menggunakan atribut seismik instantaneous phase untuk membantu melihat kemenerusan amplitudo seismik, sehingga membantu menjaga konsistensi pada saat melakukan picking horizon.
Tahapan interpretasi perlapisan. Garis merah merupakan hasil picking
horizon pada batu shale Niobrara, dengan tampilan seismik amplitudo
pada bagian kiri dan seismik atribut Instantaneous Phase pada bagian
Hasil Picking Horizon dengan increment 5 pada inline dan crossline dari
29
3.2.9 Pembuatan Peta Struktur Domain Waktu
Peta struktur domain waktu merupakan tahapan interpolasi hasil interpretasi perlapisan untuk mendapatkan peta struktur dari lapisan target dalam domain waktu. Peta struktur domain waktu memberikan informasi bidang batas dengan adanya variasi elevasi domain waktu. Pada tugas akhir kali ini, digunakan metode kriging untuk melakukan pembuatan peta struktur domain waktu (Gambar 3.7).
3.2.10 Analisis Sensitivitas
Analisis sensitivitas dilakukan untuk mengetahui karakteristik litologi yang tercermin pada data sumur. Hasil dari analisis diharapkan memberikan informasi data properti sumur yang dapat memisahkan jenis litologi dengan baik. Analisis dilakukan dengan membuat Cross Plot dari tiap properti sumur atau log yang diketahui. Dalam tugas akhir kali ini, digunakan log densitas, log gamma ray, Saturasi Air (Sw), dan Vp. Parameter tersebut kemudian di cross plot dengan Impedansi Akustik yang diturunkan dari hasil perkalian antara log densitas dengan log sonic. Dengan mengetahui tren nilai impedansi akustik yang diperoleh dari sumur, maka besar kemungkinan akan memiliki tren yang serupa dengan hasil inversi seismik, sehingga kemudian dapat diprediksi parameter fisis lain melalui metode geostatistik.
3.2.11 Pembuatan Model Inisial frekuensi rendah
31 (a)
(b)
Hasil model inisial frekuensi rendah pada sumur 14-LX-28-WD. a.
fokus pada batu Shale Niobrara, ditandai dengan garis Hijau. b. fokus
3.2.12 Inversi
Proses inversi dilakukan untuk mendapatkan nilai Impedansi Akustik dari data Seismik, untuk menggambarkan litologi berdasarkan adanya perbedaan nilai impedansi akustik. Tahap inversi data seismik perlu dilakukan, karena amplitudo seismik tidak menggambarkan properti dari suatu batuan, melainkan menggambarkan bidang batas dari beda litologi yang muncul akibat adanya kontras impedansi. Dengan mengetahui nilai impedansi akustik, maka mencerminkan interval properti dari suatu batuan, sehingga nantinya dapat dikorelasikan dengan parameter fisis dari batuan tersebut.
Metode Inversi yang digunakan pada penelitian kali ini adalah jenis Model Based, yang akan dilakukan pada dua target batuan, yaitu batu pasir Dakota dan Batu Shale Niobrara. Untuk melakukan proses inversi Model Based, diperlukan data input dari hasil pengolahan sebelumnya, seperti Horizon hasil interpretasi lapisan, log Densitas dan Sonic yang telah melalui proses well to seismic tie dan telah terikat dengan data seismik, wavelet, dan model inisial frekuensi rendah.
33
Window impedansi akustik. Garis biru merupakan niai amplitudo
3.2.13 Slice Peta Impedansi Akustik
Slice peta impedansi akustik dibuat untuk proses analisis Geostatistik selanjutnya. Pada Tugas Akhir kali ini, slice peta impedansi akustik dilakukan pada dua batuan target, dengan hasil didapat dari rata-rata nilai impedansi akustik pada top Niobrara ke 50 ms dibawahnya, dan rata-rata nilai impedansi akustik pada top Dakota ke 20 ms dibawahnya. Penentuan window disesuaikan dengan letak kedalaman dan ketebalan daerah target yang diinginkan, sehingga diharapkan hasil yang didapat akan merepresentasikan properti dari target.
Hasil slice peta impedansi akustik pada formasi Dakota yang di Overlay
pada Time Map Contour. Warna menyatakan nilai impedansi akustik,
35 3.2.14 Geostatistik
Untuk mendapatkan sebaran parameter fisis reservoir dari data sumur secara lateral, digunakan metode Geostatistik dengan parameter fisis dari log sebagai input utama dan data hasil inversi seismik sebagai tren tambahan. Hasil peta parameter fisis akan dianalisis bersama untuk menentukan batuan berpotensi reservoir baik, berdasarkan karakter fisisnya. Pada Tugas Akhir kali ini, digunakan metode geostatistik Kriging, Collocated Co-Kriging, serta Kriging with External Drift untuk mendapatkan peta sebaran tiap parameter fisis, dengan terlebih dahulu melakukan analisis Variogram.
Analisis geostatistik pada data sumur dan data seismik dilakukan untuk melihat distribusi properti reservoir menggunakan data sumur saja ataupun dengan menggunakan data sumur dan seismik. Pada Tugas Akhir kali ini, dilakukan analisis menggunakan input peta slice Impedansi akustik, yang kemudian digunakan untuk memprediksi beberapa parameter fisis batuan, seperti Densitas, Kecepatan Gelombang P, Saturasi Air, dan Gamma Ray.
3.3 Diagram Alir
Well to Seismic Tie
Analisis Petrofisika untuk reservoir potensial
Hidrokarbon
Interpretasi Horizon dan Patahan
Variogram Well to Well Pembuatan Wavelet
Variogram Seismic to Seismic
Collocated Co-Kriging Slice AI
Distribusi Map Parameter Fisis
37
BAB IV
ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1 Penentuan Litologi berdasarkan Analisis Petrofisika
Analisis Petrofisika dilakukan menggunakan log Gamma Ray dari tiap sumur, yang secara kualitatif akan merepresentasikan litologi batu pasir dan shale. Pada Tugas Akhir kali ini, digunakan log Gamma Ray pengukuran langsung maupun Gamma Ray turunan dari log lain, seperti Gamma Ray from Resistivity, Gamma Ray from Neutron, dan Gamma Ray from Density. Well marker digunakan sebagai informasi batas perlapisan, kemudian ditentukan nilai Cut Off Gamma Ray yang merupakan batu pasir dan shale. Lapisan batu pasir digambarkan dengan nilai Gamma Ray kurang dari 63 API, kemudian shaly sand digambarkan dengan nilai Gamma Ray antara 63-114 API, dan litologi shale digambarkan dengan nilai di atas 114 API.
Kemudian, dari hasil analisis berdasarkan log Gamma Ray, Neutron Porosity, dan Density, maka diketahui karakter dari kedua reservoir target. Untuk batu pasir Dakota, diketahui memiliki karakteristik Shaly-sand, dengan ketebalan rata-rata 50 ft. Untuk litologi Clean Sand ditandai dengan warna kuning pada log gamma ray, dan untuk shaly-sand ditandai dengan warna hijau pada log gamma ray. Kemudian, persilangan antar log NPHI-RHOB diberi shading berwarna kuning untuk menandakan adanya potensi reservoir baik.
Untuk analis well correlation, diketahui bahwa ketebalan batu pasir Dakota cukup beragam antara 30-50 ft. tren yang dapat dilihat dari hasil well correlation adalah terdapat penipisan pengendapan formasi Dakota, dengn arah orientasi Barat Laut lebih tebal dibandingkan dengan Tenggara.
39
Hasil analisis petrofisika pada sumur 25-LX-11, 56-TpX-10, 67-1-TpX-10, 64-JX-15, dan 25-1-X-14 Formasi Niobrara ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shale tebal dan pengendapan yang relatif stabil. Garis putus biru menandakan sumur 56-TpX-10 yang tidak dilakukan pengukuran data sumur pada level reservoir Niobrara sehingga tidak memiliki informasi nilai Gamma Ray.
Tidak dilakukan pengukur
an
41
43
45
Hasil analisis petrofisika pada sumur 64-JX-15 dan 25-1-X-14. Formasi Dakota ditandai dengan bagian merah, dengan litologi shaly sand pada bagian atas formasi dan clean sand pada bagian bawah formasi. Persilangan antara NPHI dan RHOB menunjukkan adanya potensi reservoir baik
4.2 Analisis Well to Seismic Tie
47
Wavelet yang digunakan dalam pengolahan.
Dari hasil Well to Seismic Tie (Tabel 4.1), nilai koefisien korelasi dari tiap sumur menunjukkan hasil yang baik, dengan nilai rata-rata 0.75 dan nilai korelasi tertinggi bernilai 0.827 pada sumur 14-LX-28-WD, serta nilai korelasi terendah terdapat pada sumur 88-DX-33 dengan nilai korelasi 0.651. Lalu, dapat diketahui bahwa kenaikan kontras impedansi (koefisien refleksi positif) terdefinisikan sebagai peak pada amplitudo seismik, dan begitu pula sebaliknya, penurunan kontras impedansi (Koefisien Refleksi negative) terdefinisikan sebagai Trought pada amplitudo seismik. Kemudian, top dan base dari batu pasir Dakota berada pada zero crossing dari amplitudo seismik, serta top dan base dari shale Niobrara berada pada Peak dari amplitudo seismik.
Bidang Perlapisan pada amplitudo seismik. a. bidang batas dari top dan
base pada batu shale Niobrara terletak pada bagian Peak dari amplitudo
seismik, b. bidang batas dari top pada batu pasir Dakota berada pada
zero crossing.
Hasil Well to Seismic Tie pada sumur 28-AX-34, difokuskan pada batu
49
Tabel 4.1 – Nilai korelasi Well to Seismic Tie pada tiap sumur
Sumur korelasi checkshot
14-LX-28-WD 0.827 48-X-28
17-WX-21 0.807 48-X-28
24-JX-34 0.71 48-X-28
25-1-X-14 0.778 25-1-X-14
25-LX-11 0.769 67-1-TpX-10
28-AX-34 0.749 48-X-28
41-2-X-3 0.743 48-X-38
48-X-28 0.725 48-X-28
53-LX-3 0.742 48-X-28
56-TPX-10 0.818 67-1-TpX-10
62-TPX-10 0.793 67-1-TpX-10
64-JX-15 0.741 25-1-X-15
66-JX-33 0.779 48-X-28
51
75-AX-28 0.768 48-X-30
88-AX-28 0.691 67-1-TpX-10
88-DX-33 0.651 48-X-28
4.3 Analisis Tuning Thickness
Dari hasil analisis spektrum pada data seismik, diketahui frekuensi dominan berada pada nilai 30 Hz. Ketebalan rata-rata formasi Dakota adalah 40 ft dan ketebalan rata-rata tebal formasi Dakota adalah 12.000 ft/s. Untuk nilai kecepatan rata-rata dari formasi Niobrara adalah 500 ft dan kecepatan rata-rata dari formasi 8000 ft/s. Adapun perhitungan tuning thickness adalah sebagai berikut,
λ/4NBRR = 8000/4*30
= 66.67 ft λ/4DKOT = 12000/4*30
= 100 ft
Dari hasil yang didapat, diketahui bahwa ketebalan Niobrara shale memiliki nilai lebih besar dari ketebalan λ/4NBRR, yaitu 500 ft > 66,7 ft. namun,
untuk formasi reservoir potensal batu pasir baik memiliki nilai di bawah ketebalan λ/4DKOT, yaitu 40 ft<100 ft sehingga tidak dapat dianalisis secara
langsung pada data seismik amplitude.
4.4 Analisis Atribut Seismik
Dari hasil Well to Seismic Tie, diketahui bahwa Top dan Base batu pasir Dakota berada pada zero crossing, sedangkan untuk Top dan Base dari batu shale Niobrara berada pada Peak. Hasil dari atribut seismik Instantaneous Phase menunjukkan bahwa Peak ditandai dengan warna hijau, dan zero crossing ditandai dengan warna merah muda.
Tampilan atribut Istantaneous Phase dari seismic section crossline 155.
Terlihat bahwa kemenerusan lebih jelas dilihat berdasarkan kesamaan polaritas dari suatu amplitudo seismik.
53
Tampilan atribut variance dari seismic timeslice -856 ms. Ketidakmenerusan digambarkan dengan nilai koefisien variance tinggi (warna jingga tua). Terlihat pada penampang bahwa adanya empat patahan utama pada daerah penelitian.
Hasil dari atribut Sweetness menunjukkan adanya nilai koefisien tinggi, dimana hal ini menjadi dugaan awal dalam identifikasi adanya hidrokarbon. Gambar 4.16 merupakan penampang seismik yang di overlay dengan tampilan attribute. Lingkaran jingga menunjukkan adanya anomaly koefisien sweetnes tinggi, dengan diapit oleh patahan normal di kedua sisi. Anomaly tersebut berada pada formasi Dakota bagian tengah.
I
II
III
Overlay penampang seismik amplitude dan atribut sweetness pada
arbitrary line NW-SE. Secara kualtatif, dapat diduga terdapat lapisan
potensial gas (V), yang didukung dengan adanya daerah kondisi chaos
di bawah lapisan tersebut.
4.5 Analisis Patahan
Analisis patahan dilakukan dengan identifikasi data seismik dan atribut variance. Dalam melakukan interpretasi patahan, perlu diperhatikan juga konsep geologi, tren struktur yang terbentuk, informasi permukaan (outcrop), serta informasi tambahan lainnya. Hasil interpretasi patahan meunjukkan terdapat 4 patahan major dengan tren arah patahan Timur Laut-Barat Daya. Orientasi ini berpola searah dengan arah kompresi, atau tegak lurus dengan tren antiklin Teapot Dome. Hasil patahan ditunjukkan dengan angka I, II, III, dan IV, dengan jenis patahan pada lapangan ini adalah sesar normal (Normal Fault) (Gambar 4.17).
55
Hasil interpretasi patahan dari lapangan teapot dome. Terdapat empat
patahan yang ada pada daerah penelitian, dengan orientasi patahan Timur Laut-Barat Daya.
4.6 Analisis Sensitivitas
Hasil dari Cross Plot antar nilai impedansi akustik dengan parameter fisis batuan digunakan untuk identifikasi karakter litologi target, sehingga nantinya dapat digunakan sebagai dasar penentuan litologi batu pasir maupun shale.
Cross Plot dilakukan terhadap keseluruhan sumur, sehingga diketahui tren litologi dan parameter fisis dari batu pasir Dakota dan batu shale Niobrara. Pada batu pasir Dakota, dilakukan cross plot AI dengan Densitas, AI dengan Gamma Ray, AI dengan 1/Vp, dan AI dengan Neutron Porosity. Hasil Cross plot antara parameter pada batu pasir Dakota dapat terpisah dengan baik, sehingga analisis pengambilan kesimpulan dapat dilakukan dengan baik. Untuk batu pasir Niobrara, hasil cross plot antara Impedansi akustik dengan parameter fisis densitas, porositas, 1/Vp, dan Gamma Ray tidak dapat terpisah dan menunjukkan suatu tren tertentu, dikarenakan karakteristik dari batu shale sendiri memiliki
ciri-ciri lingkungan pengendapan laut dalam, dengan sortasi sangat baik dan seragam di semua sisi. Kemudian, untuk dapat membantu mengidentifikasi adanya gas pada batu shale Niobrara, digunakan perhitungan nilai saturasi air untuk menduga adanya potensi gas. Asumsi dari dilakukannya bantuan nilai saturasi air adalah karena saturasi air berbanding terbalik dengan keberadaan gas, dimana nilai saturasi air rendah akan berasosiasi dengan adanya gas, dan begitu pula sebaliknya, nilai saturasi air tinggi akan berasosiasi dengan adanya air.
Cross Plot AI dan Neutron Porosity pada Dakota. Sumbu X merupakan nilai impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai neutron porosity,
dengan color key yang digunakan adalah Gamma Ray. Lingkaran biru
merupakan batuan shaly sand pada Dakota, dan lingkaran kuning
57
Cross Plot AI dan Gamma Ray pada Dakota. Sumbu X merupakan nilai impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai Gamma Ray, dengan
color key yang digunakan adalah Density. Lingkaran biru merupakan
batuan shaly sand pada Dakota, dan lingkaran kuning merupakan
litologi clean sand Lakota pada batuan Dakota.
Cross Plot AI dan 1/Vp pada Dakota. Sumbu X merupakan nilai
impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai 1/Vp, dengan color key
yang digunakan adalah Gamma Ray. Lingkaran biru merupakan batuan
Dari hasil Cross plot lapisan batu pasir Dakota, dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu :
Nilai Gamma Ray secara signifikan rendah berasosiasi dengan batu pasir Clean pada lapisan Dakota, yang terletak pada pengendapan awal dari batuan Dakota. Kemudian, nilai Gamma Ray antara 60-115 API diketahui sebagai shaly sand pada formasi Dakota.
Nilai porositas total pada litologi shaly sand dari formasi Dakota memiliki porositas tinggi.
Nilai densitas pada shaly-sand memiliki nilai yang rendah dibandingkan dengan batu pasir clean dan shale.
Nilai slowness (1/vp) dari shaly-sand formasi Dakota memilki nilai yang lebih tinggi, sehingga ini berarti nilai kecepatan Vp memiliki ciri lebih lambat (nilai lebih rendah).
Cross Plot AI dan Density pada Niobrara. Sumbu X merupakan nilai
impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai Density, dengan color
key yang digunakan adalah Gamma Ray. Hasil cross plot tidak dapat
memberikan informasi separasi yang baik dikarenakan litoloigi shale
59
Cross Plot AI dan Total Porosity pada Niobrara. Sumbu X merupakan nilai impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai NPHI, dengan color key yang digunakan adalah Gamma Ray. Hasil cross plot tidak dapat memberikan informasi separasi yang baik dikarenakan litoloigi shale memiliki kesamaan secara impedansi maupun properti batuan.
Cross Plot AI dan 1/vp pada Niobrara. Sumbu X merupakan nilai
impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai 1/vp, dengan color key
yang digunakan adalah Gamma Ray. Hasil cross plot tidak dapat
memberikan informasi separasi yang baik dikarenakan litoloigi shale
Cross Plot AI dan Sw pada Niobrara. Sumbu X merupakan nilai
impedansi akustik dan sumbu y merupakan nilai Sw, dengan color key
yang digunakan adalah Density. Dari hasil cross plot, diketahui bahwa nilai saturasi air lebih rendah memiliki nilai impedansi akustik dan densitas yang relatif lebih rendah, ditandai dengan warna kuning.
Dari hasil Cross plot lapisan batu Shale Niobrara, dapat ditarik beberapa kesimpulan, yaitu :
Nilai Gamma Ray tidak dapat memisahkan litologi tertentu, karena litologi shale Niobrara memiliki parameter yang serupa di seluruh bagian.
Nilai porositas total tidak dapat memberikan informasi parameter tertentu, karena litologi shale Niobrara memiliki parameter yang serupa di seluruh bagian.
Nilai densitas tidak dapat memberikan informasi parameter tertentu, karena litologi shale Niobrara memiliki parameter yang serupa di seluruh bagian.
Nilai slowness (1/vp) tidak dapat memberikan informasi parameter tertentu, karena litologi shale Niobrara memiliki parameter yang serupa di seluruh bagian.
